JP2008183048A - Work fatigue degree measuring system - Google Patents

Work fatigue degree measuring system Download PDF

Info

Publication number
JP2008183048A
JP2008183048A JP2007016784A JP2007016784A JP2008183048A JP 2008183048 A JP2008183048 A JP 2008183048A JP 2007016784 A JP2007016784 A JP 2007016784A JP 2007016784 A JP2007016784 A JP 2007016784A JP 2008183048 A JP2008183048 A JP 2008183048A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
subject
work
value
database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007016784A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Susumu Kondo
暹 近藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
TOKYO JOHO KAGAKU KENKYUSHO KK
Original Assignee
TOKYO JOHO KAGAKU KENKYUSHO KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by TOKYO JOHO KAGAKU KENKYUSHO KK filed Critical TOKYO JOHO KAGAKU KENKYUSHO KK
Priority to JP2007016784A priority Critical patent/JP2008183048A/en
Publication of JP2008183048A publication Critical patent/JP2008183048A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a work fatigue degree measuring system which constitutes a database on the basis of the data of the flashing light and/or intermittent sound fusion discrimination threshold value of an examinee and the data related to the individual feature of the examinee, a measuring date, the state of the action and body of the examinee before measurement and the work content of a measuring day and evaluates the work fatigue degree of the examinee as an objective index by comparing analysis from the database. <P>SOLUTION: The work fatigue degree measuring system includes a measuring instrument 4 for measuring the F value and/or T value of the examinee, a data input device 6 for inputting the measuring data of the measuring instrument 4, an analyzer 1 for analyzing various data and the measuring data to form the database and an output device 8 for outputting an analyzing result. The analyzer 1 has the function of constituting the database on the basis of the correlation with the variation of various data and the measuring data, the function of analyzing and judging a work fatigue degree on the basis of the database and the function of outputting the work fatigue degree through the output device 8. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、学習機能をもつ作業疲労度測定システムに関するものであり、さらに具体的には、被験者の点滅光の融合弁別閾値(フリッカー値)のデータ及び/又は断続音の融合弁別閾値(音融合値)のデータと、被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータ等との関連性から、作業負荷による疲労度を客観的な指標として評価することを可能にする作業疲労度測定システムに関するものである。   The present invention relates to a work fatigue level measurement system having a learning function. More specifically, the present invention relates to data of a fusion discrimination threshold (flicker value) of a blinking light of a subject and / or a fusion discrimination threshold (sound fusion) of an intermittent sound. Value) data, data related to the subject's personal characteristics, data related to the measurement date, data related to the subject's behavior and physical condition before measurement, and data related to the work content on the measurement date, etc. The present invention relates to a work fatigue level measurement system that makes it possible to evaluate fatigue level as an objective index.

近年、過重労働による健康障害と、それが原因と思われる過労死が社会問題となっている。平成14年度に過労が原因で脳疾患もしくは心臓疾患になる、または死亡するなどして労災認定を受けた人は317人にのぼる。この数値は前年度の2.2倍に増えたことが厚生労働省のまとめで分かっている。このうち過労死は160件で2.8倍に急増し、認定総数でも死者数でも過去最多となった。厚生労働省は認定基準の緩和で認定しやすくなったためで、過労死増加には直ちに結びつかないとしているが、平成13年12月に「脳血管疾患虚血性心疾患等(負傷に起因するものを除く)の認定基準について」が基発され、労災認定基準が改正されたことからも、現代の過労死の深刻な状況が伺える。   In recent years, health problems due to overwork and death from overwork, which seems to be the cause, have become social problems. In FY2002, there were 317 people who received work accident certification due to brain or heart disease or death due to overwork. According to the summary of the Ministry of Health, Labor and Welfare, this figure has increased 2.2 times the previous year. Of these, overwork deaths increased 2.8 times in 160 cases, reaching the highest number ever in terms of both the total number of accreditation and the number of deaths. The Ministry of Health, Labor and Welfare says that it has become easier to accredit due to the relaxation of the accreditation standards, so it does not immediately lead to an increase in death from overwork. However, in December 2001, “Cerebrovascular disease, ischemic heart disease, etc. ) ") Regarding the accreditation standards" and the revision of the workmen's accident accreditation standards, we can see the serious situation of modern overwork death.

ところで、平成14年2月に、厚生労働省から過重労働による健康障害防止対策として、「労働者の疲労蓄積度自己診断チェックリスト」が発表され、労働者の自覚疲労度を量る1つの基準が確立された。しかし、ある一定以下の健康状態の労働者に強制的に休養を取らせるには、自己申告制である自覚疲労度では信頼性が薄く、裏付けるものが少ないという問題点が指摘されている。そこで、科学的根拠に基いて疲労を客観的な角度から測定できるシステムの確立が必要となるが、労働者の疲労度を測定する方法としては、心臓血管系ストレス指標として代表的な心拍間隔RRI指標、ストレスホルモンである尿中カテコルアミン、あるいは、副腎髄質クロム親和性細胞や交感神経ニューロンから分泌される主要なタンパク質の一種である唾液中クロモグラニンA等の生理的測定などが従来より知られている。しかしながら、これらの測定方法は、装置が大掛かりなうえに測定に時間がかかってしまうという問題点がある。   By the way, in February 2002, the Ministry of Health, Labor and Welfare announced the “Worker Fatigue Accumulation Self-Diagnosis Checklist” as a measure to prevent health problems caused by overwork, and one standard for measuring the degree of worker's subjective fatigue is It has been established. However, it has been pointed out that in order to force workers who are below a certain level of health to take rest, the self-reported self-reported fatigue level is less reliable and has little support. Therefore, it is necessary to establish a system that can measure fatigue from an objective angle based on scientific grounds. However, as a method for measuring the fatigue level of workers, a typical heartbeat interval RRI as a cardiovascular stress index Physiological measurement of urinary catecholamine, which is an index, stress hormone, or chromogranin A in saliva, which is one of the main proteins secreted from adrenal chromaffin cells and sympathetic neurons, has been known. . However, these measuring methods are problematic in that the apparatus is large and the measurement takes time.

如上に鑑みて、大掛かりな装置を必要とせずに、各種労働者の作業疲労度を具体的な指標として評価することが可能なより簡便なシステムが要望されている。また、作業疲労度とフリッカー値及び/又は音融合値との関連性が被験者毎に著しく異なることから、各被験者毎にその被験者に適した尺度で作業疲労度を評価することが必要になる。   In view of the above, there is a demand for a simpler system that can evaluate the work fatigue level of various workers as a specific index without requiring a large-scale apparatus. In addition, since the relationship between the work fatigue level and the flicker value and / or sound fusion value is significantly different for each subject, it is necessary to evaluate the work fatigue level for each subject on a scale suitable for the subject.

本発明の技術的課題は、疲労に伴って視覚的及び聴覚的特性が変動し、しかもそれらの測定が比較的容易である点に着目し、被験者の点滅光及び/又は断続音の融合弁別閾値のデータと、被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータとに基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築し、該データベースのデータに基く比較解析により、被験者の作業負荷による疲労度を客観的な指標として評価することを可能にする作業疲労度測定システムを、大掛かりな装置を必要としないより簡便なシステムとして提供することにある。
本発明の他の技術的課題は、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えた場合に、被験者に対して警報を発することにより、被験者が過重労働によって健康障害を引き起こすのを抑止することができる作業疲労度測定システムを提供することにある。
The technical problem of the present invention is that the visual and auditory characteristics fluctuate with fatigue, and that the measurement thereof is relatively easy, and the fusion discrimination threshold of the flashing light and / or intermittent sound of the subject. Data, data related to the personal characteristics of the subject, data related to the date and time of measurement, data related to the behavior and physical condition of the subject before measurement, and data related to the work content of the measurement date. A work fatigue level measurement system that makes it possible to construct a database including the relationship with the fusion discrimination threshold and to evaluate the fatigue level due to the workload of the subject as an objective index by comparative analysis based on the data of the database. An object of the present invention is to provide a simpler system that does not require a large-scale device.
Another technical problem of the present invention is to prevent the subject from causing health problems due to overwork by issuing an alarm to the subject when the work fatigue level of the subject exceeds a predetermined standard. An object of the present invention is to provide a work fatigue level measurement system that can be used.

上記課題を解決するための本発明に係る作業疲労度測定システムは、被験者について、点滅光及び/又は断続音の融合弁別閾値を測定するための測定装置;被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データ、並びに上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータを入力するデータ入力装置;該データ入力装置において入力した各種データ及び上記測定装置で測定したデータを解析してデータベース化する解析装置;該解析装置の解析結果を出力する出力装置;を含み、上記解析装置が、上記データ入力装置に入力した被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータと、上記測定装置で測定した被験者の融合弁別閾値のデータの変動との相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築する機能と;蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時との融合弁別閾値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定する機能と;解析判定した被験者の作業疲労度を上記出力装置を通して出力する機能と;を有することを特徴とするものである。   In order to solve the above-mentioned problems, the working fatigue level measuring system according to the present invention is a measuring device for measuring a fusion discrimination threshold of flashing light and / or intermittent sound for a subject; A data input device for inputting various required data and fusion discrimination threshold data measured by the measuring device; various data input by the data input device and data measured by the measuring device are analyzed and databased An analysis device; an output device that outputs an analysis result of the analysis device; and the analysis device inputs data relating to the personal characteristics of the subject input to the data input device, data relating to measurement date and time, behavior of the subject before measurement, and Data on physical condition, data on work content on measurement day, and subject's fusion discrimination threshold measured with the above measuring device A function for constructing a database including the relationship between various loads peculiar to a subject and a fusion discrimination threshold based on a correlation with fluctuations in data; a load during work and a no load based on the accumulated database A function of analyzing and determining the work fatigue level of the subject by comparing and analyzing the fluctuation of the fusion discrimination threshold with the above; and a function of outputting the work fatigue level of the test subject analyzed and determined through the output device. To do.

本発明の好ましい実施形態においては、上記解析装置が、作業疲労度の測定に際して被験者によりデータ入力装置を介して入力される各種データ及び上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータにより、上記データベースを更新する学習機能を有する。
本発明の他の好ましい実施形態においては、上記解析装置が、多数の被験者の入力データが蓄積されたデータベースを備え、任意の特定被験者の入力データ及び測定した融合弁別閾値とデータベースとの比較解析により、該特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有し、この場合、上記解析装置が、ネットワーク上に構築したデータベースに多数の被験者の入力データ及びそれらの被験者における各種負荷と融合弁別閾値との関連性に関するデータを蓄積可能であり、ネットワークを介して入力された特定被験者のデータ及び融合弁別閾値に基づき、データベースに蓄積された多数の被験者のデータ中における上記特定被験者のデータとの比較解析により、特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有するものとするのが有効である。
また、本発明の他の好ましい実施形態においては、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段が設けられる。
In a preferred embodiment of the present invention, the analysis device uses the various data input by the subject via the data input device when measuring the work fatigue level, and the fusion discrimination threshold data measured by the measurement device. Has a learning function to update.
In another preferred embodiment of the present invention, the analysis apparatus includes a database in which input data of a large number of subjects is accumulated, and is based on a comparison analysis between the input data of any specific subject and the measured fusion discrimination threshold and the database. , Having the function of analyzing and determining the work fatigue level of the specific subject, in this case, the analysis device, the database constructed on the network, input data of a large number of subjects, various loads and fusion discrimination thresholds in those subjects, Can be stored, and based on the data of specific subjects input through the network and the fusion discrimination threshold, a comparative analysis with the data of specific subjects in the data of many subjects stored in the database Therefore, it is effective to have a function to analyze and determine the work fatigue level of a specific subject. .
In another preferred embodiment of the present invention, alarm means for issuing an alarm when the work fatigue level of the subject exceeds a predetermined standard is provided.

以上に詳述した本発明の作業疲労度測定システムによれば、疲労に伴って視覚的及び聴覚的特性が変動する点に着目し、上記データ入力装置に入力した被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータと、上記測定装置で測定した被験者の融合弁別閾値のデータの変動との相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築するとともに、蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時との融合弁別閾値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を客観的な指標として評価することができ、しかも、そのようなシステムを、大掛かりな装置を必要としないより簡便なシステムとして提供することができる。   According to the work fatigue level measurement system of the present invention described in detail above, focusing on the fact that visual and auditory characteristics vary with fatigue, data relating to personal characteristics of the subject input to the data input device, Based on the correlation between the data related to the measurement date and time, the data related to the behavior and physical condition of the subject before the measurement, the data related to the work contents of the measurement date, and the fluctuation of the data of the fusion discrimination threshold of the subject measured by the measurement device. In addition to constructing a database that includes the relationship between the various loads specific to the subject and the fusion discrimination threshold, based on the accumulated database, the analysis of the fluctuation of the fusion discrimination threshold during and without load due to work is comparatively analyzed Therefore, the work fatigue level of the subject can be evaluated as an objective index, and such a system does not require a large-scale device. It can be provided as a simpler system.

また、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段を備えるものとして構成することにより、被験者が過重労働によって健康障害を引き起こすのを抑止することができる。   Moreover, it can suppress that a test subject causes a health disorder by overwork by comprising as a warning means which issues a warning when a test subject's work fatigue degree exceeds a predetermined reference | standard.

以下に、本発明に係る作業疲労度測定システムを実施するための最良の形態を、図面に基いて詳細に説明する。
図1は、本発明に係る作業疲労度測定システムの実施例の全体的構成を概念的に示すものである。同図に示すように、当該作業疲労度測定システムは、パソコン入力作業(以下、PC作業という。)等を行う被験者について、点滅光の融合弁別閾値を表すフリッカー値(以下、F値という。)及び断続音の融合弁別閾値を表す音融合値(以下、T値という。)を測定するための測定装置4、被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データ、並びに上記測定装置4で測定した上記F値及びT値のデータを入力するデータ入力装置6、該データ入力装置6において入力した各種データ及び上記測定装置4で測定したデータを解析してデータベース化する解析装置1、該解析装置1の解析結果を出力する出力装置8を備えている。
The best mode for carrying out the working fatigue level measurement system according to the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 conceptually shows the overall configuration of an embodiment of a working fatigue level measurement system according to the present invention. As shown in the figure, the work fatigue level measurement system is a flicker value (hereinafter referred to as F value) representing a fusion discrimination threshold value of flashing light for a subject who performs personal computer input work (hereinafter referred to as PC work) or the like. And a measurement device 4 for measuring a sound fusion value (hereinafter referred to as a T value) representing a fusion discrimination threshold of intermittent sound, various data necessary for determining the work fatigue level of the subject, and the measurement device A data input device 6 for inputting the data of the F value and the T value measured in 4, an analysis device 1 for analyzing the various data input in the data input device 6 and the data measured by the measuring device 4 and creating a database, An output device 8 for outputting the analysis result of the analysis device 1 is provided.

なお、本実施例においては、当該作業疲労度測定システムを、PC作業を行う被験者に対して作業疲労度の測定を行うものとして構成した場合について説明するが、本発明は、そのようなPC作業等に限定されるものではなく、主として精神的な疲労を生じやすい各種の職業の人、なかでも自動車や、列車、船舶等の運転士、あるいは飛行機の操縦士などの疲労に伴って危険性が増す職業の人に適用するのが好適なものである。   In this embodiment, the case where the work fatigue level measurement system is configured to measure the work fatigue level for a subject who performs a PC work will be described. However, the present invention describes such a PC work. It is not limited to the above, but there is a risk associated with fatigue mainly by people of various occupations who are prone to mental fatigue, especially drivers of automobiles, trains, ships, etc., or airplane operators. It is suitable to apply to people of increasing occupation.

上記F値は、視覚情報の伝達経路の興奮性、緊張度を示す指標であり、VDT(Visual Display Terminal)作業等による中枢神経系の疲労の評定に利用されている。該F値の測定方法は、所定の周波数で点滅している光を一定条件の下に注視し、連続した光に見えるか、ちらついた光に見えるかの境界における点滅回数を周波数として測定し、それをF値とするものである。該F値の測定方法には、周波数を徐々に上昇させて点滅光から連続光に変化した時点をフリッカー値とする上昇系列と、周波数を徐々に下降させて連続光から点滅光に変化した時点をフリッカー値とする下降系列があるが、いずれの系列で測定した測定データを使用してもよい。また、概して、F値の測定結果にはばらつきが見られることがあるので、測定データの信頼性を向上させるためには、複数回測定した測定データの平均値をF値とするのが有効である。   The F value is an index indicating the excitability and tension of the transmission path of visual information, and is used for the assessment of central nervous system fatigue due to VDT (Visual Display Terminal) work or the like. The method of measuring the F value is to observe the light blinking at a predetermined frequency under a certain condition, measure the number of blinks at the boundary of whether it looks like continuous light or flickering light as the frequency, This is the F value. The F value measurement method includes an ascending sequence in which the frequency is gradually increased to change from blinking light to continuous light, and a flicker value, and a time point at which the frequency is gradually decreased to change from continuous light to blinking light. Although there is a descending series with flicker value as the measurement data, measurement data measured in any series may be used. In general, the measurement result of the F value may vary, and in order to improve the reliability of the measurement data, it is effective to use the average value of the measurement data measured a plurality of times as the F value. is there.

一方、上記T値は、疲労に伴う聴覚の時間分割能の低下により、繰り返し呈示される断続2音がそれぞれ断続音として聞き取ることができず、1音に聞こえてしまうという聴覚特性に着目した指標であり、1音に聞こえるようになったときの2音の時間間隔が融合弁別閾(T値)として利用される。而して、聴覚特性による融合弁別閾の判断は、周囲の雑音に影響されやすいことから、当該T値の正確な測定方法としては、可聴領域とは異なる超音波を用い、骨伝導を利用して測定する方法もある。しかしながら、必ずしもそのような測定方法を用いる必要はない。   On the other hand, the T value is an index focusing on the auditory characteristic that two intermittent sounds that are repeatedly presented cannot be heard as intermittent sounds due to a decrease in auditory time-splitting ability accompanying fatigue. The time interval of two sounds when one sound can be heard is used as a fusion discrimination threshold (T value). Therefore, since the judgment of the fusion discrimination threshold based on the auditory characteristics is easily influenced by ambient noise, an ultrasonic method different from the audible region is used as an accurate method for measuring the T value, and bone conduction is used. There is also a method to measure. However, it is not always necessary to use such a measurement method.

ここで、以下の説明においては、特に個別に説明する必要がある場合を除き、上記F値及びT値を総称してP値(ポテンシャル値)という。本発明の実施においては、上記F値及びT値の両者を用いるのが望ましいが、必ずしもその両者を用いる必要はなく、そのため、以下の説明において、P値とは、F値及び/又はT値と解すべきである。   Here, in the following description, the F value and the T value are collectively referred to as a P value (potential value) unless otherwise specifically described. In the practice of the present invention, it is desirable to use both the F value and the T value, but it is not always necessary to use both of them. Therefore, in the following description, the P value is the F value and / or the T value. Should be understood.

P値すなわちF値及び/又はT値は、脳波のような一種の波動(振動)として捉えることができるものであるから、このP値にも日周リズム(物理的には、周期、振幅、平均値(中心値)、及び位相)がある。そして、両者の周期曲線は、図2からわかるように、一般的には、無負荷状態では逆位相(180°の位相差)の関係にあり、作業負荷がかかると、F値及びT値には以下の(a)〜(d)に示すような変動が生じる。
(a) 位相の偏位(図3(a)参照)
(b) 平均値の変動(図3(b)参照)
(c) 周期の変動(乱れ)(図3(c)参照)
(d) F値とT値間の位相差(ずれ)(図3(d)参照)
Since the P value, that is, the F value and / or the T value can be regarded as a kind of wave (vibration) such as an electroencephalogram, the P value also includes a daily rhythm (physically, a period, an amplitude, There is an average value (center value) and a phase). As can be seen from FIG. 2, the two periodic curves are generally in an opposite phase (180 ° phase difference) relationship in the no-load state, and when a work load is applied, the F value and the T value are obtained. Fluctuates as shown in the following (a) to (d).
(A) Phase deviation (see FIG. 3 (a))
(B) Change in average value (see FIG. 3B)
(C) Period fluctuation (disturbance) (see FIG. 3C)
(D) Phase difference (deviation) between F value and T value (see FIG. 3D)

なお、上記図3(a)〜図3(d)のグラフにおいては、無負荷時におけるP値の曲線をPとして実線で表わすとともに、作業負荷により変動したP値の曲線をP′として点線で表わしている。図3(a)は、作業負荷によりPの位相がAからA′に偏位する状況を示し、また、図3(b)は作業負荷によりPの平均値AvがAv′に変動する状況を示している。これらの場合、一般にF値は作業負荷によりマイナス方向に変動し、T値はプラス方向に変動する傾向がある。更に、図3(c)は作業負荷による周期の乱れの状況を示し、図3(d)はF値とT値の相互間に位相ずれdが生じる状況を示している。   In the graphs of FIGS. 3 (a) to 3 (d), the P value curve at no load is indicated by a solid line as P, and the P value curve that varies with the work load is indicated by P 'as a dotted line. It represents. 3A shows a situation where the phase of P is shifted from A to A ′ due to the work load, and FIG. 3B shows a situation where the average value Av of P varies from Av to Av ′ due to the work load. Show. In these cases, the F value generally varies in the negative direction depending on the work load, and the T value tends to vary in the positive direction. Further, FIG. 3C shows a state of disturbance of the cycle due to a work load, and FIG. 3D shows a state where a phase shift d occurs between the F value and the T value.

したがって、疲労時に生じるP値の変動、すなわち、無負荷状態でのP値に対する位相や平均値、周期等の変動、あるいはF値とT値間の位相差(ずれ)を測定し、そのP値の変動と被験者自身がデータ入力装置6を通して入力した作業負荷等に関するデータを含む各種データとの相関関係を解析し、データベース化することにより、そのデータベースを利用して被験者の作業疲労の程度を測定することができる。但し、上記P値の作業負荷等による変動は、単純な原因によるものではなく、非常に多くの個人差のある原因が複合的に作用しているので、データベースの構築及び作業疲労度の測定に際しては、P値の変動の要因となる作業負荷等を丹念に列挙してデータとして入力し、各種疲労の要因がP値の変動にどのような影響を与えているかについて、つまり、作業疲労に対する疲労要因のウエイトを各個人についてデータベース化しておく必要があり、そのウエイトを含むデータベースに基づいて疲労度を測定する必要がある。   Therefore, the fluctuation of the P value that occurs during fatigue, that is, the fluctuation of the phase, average value, period, etc. with respect to the P value in the no-load state, or the phase difference (deviation) between the F value and the T value is measured. The degree of work fatigue of the subject is measured using the database by analyzing the correlation between the fluctuations of the data and various data including data relating to the workload input by the subject himself / herself through the data input device 6 can do. However, the fluctuation of the P value due to the work load etc. is not due to a simple cause, but because there are a large number of causes of individual differences acting together, it is necessary to construct a database and measure the work fatigue level. Is a list of workloads and other factors that cause fluctuations in the P value, and is input as data. The influence of various fatigue factors on the fluctuations in the P value, that is, fatigue due to work fatigue. It is necessary to make factor weights into a database for each individual, and it is necessary to measure the degree of fatigue based on a database including the weights.

本実施例に係る図1の作業疲労度測定システムは、PC作業等を行う被験者の作業疲労度を具体的な指標として評価することが可能な、より簡便なシステムとして、PC(パーソナルコンピューター)及びその周辺機器により構成したものであり、概略的には、例えば上記解析装置1を構成するPC本体に、F値及びT値の測定装置4、被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データや、上記測定装置4で測定した上記F値及びT値のデータを入力するためのデータ入力装置6を構成するキーボード及びマウス等、並びに出力装置8を構成するディスプレイ、プリンタ及び外部記憶装置10等をそれぞれ接続することにより構成され、データ入力装置6において入力した各種データ及び上記測定装置4で測定したデータを解析装置1において解析してデータベース化し、該解析装置1による疲労度の解析結果が出力装置8から出力される。   The working fatigue level measurement system of FIG. 1 according to the present embodiment is a simpler system that can evaluate the working fatigue level of a subject who performs a PC work or the like as a specific index. For example, the PC main body constituting the analysis apparatus 1 is required to determine the F-value and T-value measurement device 4 and the work fatigue level of the subject. Keyboard, mouse and the like constituting the data input device 6 for inputting the various data, the F value and T value data measured by the measuring device 4, and the display, printer and external memory constituting the output device 8 It is configured by connecting the devices 10 and the like, and analyzes various data input in the data input device 6 and data measured by the measuring device 4 A database by analyzing at location 1, the analysis results of the fatigue by the analysis device 1 is outputted from the output device 8.

上記解析装置1を構成するPC本体に導入されるプログラム群は、概略的には、データ入力装置6を介して入力した各種データに基いて各被験者ごとの上記データベースを構築するためのプログラム群、並びに該データベースに基いて基礎統計や多次元解析(数量化理論等)により作業疲労度を求めて、出力装置8を介して出力するためのプログラム群等であり、それらのプログラム群により、解析装置1には、少なくとも、測定装置4で測定した被験者のP値のデータの変動とデータベースとの相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築する機能と、蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時とのP値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定する機能と、解析判定した被験者の作業疲労度を上記出力装置8を通して出力する機能が付与される。なお、必要に応じてP値の波動曲線のシミュレーション等を行うようにすることもできる。   The program group introduced into the PC main body constituting the analysis device 1 is roughly a program group for constructing the database for each subject based on various data input via the data input device 6; And a program group or the like for obtaining a work fatigue degree by basic statistics or multidimensional analysis (quantification theory or the like) based on the database and outputting the result via the output device 8. 1, a database including the relationship between various loads peculiar to the subject and the fusion discrimination threshold is constructed based on at least the correlation between the data of the P value data of the subject measured by the measuring device 4 and the database. Based on the function and the accumulated database, the work fatigue level of the test subject can be solved by comparing and analyzing the fluctuation of the P value between when the work is loaded and when there is no load. And determining function, function to output through the output device 8 is given the task fatigue of subjects judged analyzed. Note that a simulation of a wave curve of the P value can be performed as necessary.

上記測定装置4は、被験者のP値の測定を作業による負荷時や、作業前の無負荷時において、必要に応じて、所定の時間間隔をおいて測定するためのものであり、例えば、上記解析装置1を構成するPC本体に、データ入力装置6を介して個別にデータ入力可能に接続したフリッカー・テスターや融合音発生装置等の専用機器として構成することができるが、上記PC本体に導入されたアプリケーションによって該PC本体に測定装置4の機能を付加し、PC本体から点滅光や断続音の信号を測定装置4に出力させ、被験者によるキーボード等の操作によりPC本体においてP値を認識させることもできる。なお、上記測定装置4としては、P値を測定する装置だけではなく、血圧、心拍数、体温、気象データなどの簡易に測定できるものを付加することもできる。   The measurement device 4 is for measuring the P value of a subject at a predetermined time interval as necessary at the time of load due to work or at the time of no load before work, for example, Although it can be configured as a dedicated device such as a flicker tester or a fusion sound generator connected to the PC main body constituting the analysis device 1 through the data input device 6 so that data can be individually input, it is introduced into the PC main body. The function of the measuring device 4 is added to the PC main body according to the applied application, the blinking light and the intermittent sound signal are output from the PC main body to the measuring device 4, and the PC main body recognizes the P value by operating the keyboard or the like by the subject. You can also. The measuring device 4 is not limited to a device that measures the P value, but may be a device that can easily measure blood pressure, heart rate, body temperature, weather data, and the like.

また、上記データ入力装置6は、例えば、上記PC本体に接続したキーボードやマウスで構成されるものであるが、入力すべきデータを収集可能な各種周辺機器(例えば、気象計、血圧計、体温計、あるいは心拍計等)や、それらの周辺機器を上記PC本体に接続するための各種インターフェースも含まれる。
さらに、上記出力装置8は、表示手段としてのディスプレイや、各種データあるいは測定結果等を印刷するためのプリンタ、各種データ等を読込又は読出するための外部記憶装置が含まれる。
上記データ入力装置6及び出力装置8として、携帯電話を利用可能にすることもできる。
The data input device 6 is composed of, for example, a keyboard and a mouse connected to the PC main body, and various peripheral devices (for example, a meteorometer, a sphygmomanometer, a thermometer, etc.) that can collect data to be input. And various interfaces for connecting those peripheral devices to the PC main body.
Further, the output device 8 includes a display as display means, a printer for printing various data or measurement results, and an external storage device for reading or reading various data.
As the data input device 6 and the output device 8, a mobile phone can be used.

被験者の作業負荷による疲労度を正確に測定するためには、各種データの蓄積が不可欠である。
そこで先ず、上記データ入力装置6に入力する被験者に関する各種データの項目を決定するうえで重要な「疲労」について説明すると、「疲労」は、日常の生活周辺のごくありふれた要因による「生活疲労」、並びに企業や学校等の作業場における作業負荷による「作業疲労」の2つに大別される。
「生活疲労」については、その日の主な仕事(作業)の他に、覚醒度、曜日、天候、摂取物(飲み物等)などの影響が無視できないことや、通勤や通学そのものが精神的負担(ストレス)となって、疲労の原因になることなどが分かっている。したがって、これらの諸要因に被験者の心因的な要因を加えて分析する必要がある。
一方、「作業疲労」については、例えばPC作業を例に挙げると、1時間程度の短時間の作業負荷でも、先ず眼の疲労から始まり、首、肩、頭、腰、さらには手首や指へと疲労が進行することが分かっている。また、PC作業による疲労は、生活疲労の場合と同様にに、曜日や測定前の摂取物(コーヒー、紅茶、日本茶等の飲み物)の影響を受けやすいことや、作業の内容、作業継続時間、作業についての慣れ、作業に対する集中度等が影響することも分かっている。
Accumulation of various data is indispensable for accurately measuring the degree of fatigue due to the workload of the subject.
First, “fatigue”, which is important in determining various data items related to the subject to be input to the data input device 6, will be described. “Fatigue” is “life fatigue” caused by ordinary factors around daily life. And “work fatigue” due to work load in workplaces such as companies and schools.
Regarding “life fatigue”, in addition to the main work (work) of the day, the influence of arousal level, day of the week, weather, intake (drinks, etc.) cannot be ignored, and commuting and commuting itself are a mental burden ( It is known that it becomes a cause of fatigue. Therefore, it is necessary to analyze these factors in addition to the psychological factors of the subject.
On the other hand, with regard to “work fatigue”, taking PC work as an example, even with a short work load of about 1 hour, it starts with eye fatigue and then goes to the neck, shoulders, head, waist, and even wrists and fingers. It is known that fatigue progresses. In addition, as in the case of life fatigue, fatigue due to PC work is easily affected by the day of the week and the intake before measurement (drinks such as coffee, tea, and Japanese tea), the contents of work, and the duration of work. It is also known that the familiarity with work and the degree of concentration on the work affect it.

このように、日常生活のありふれた要因による「生活疲労」と、企業や学校等の作業場における「作業疲労」とは、相互に密接に関連する部分があるため、両者を完全に分けることはできない。したがって、企業や学校等の作業場における真の作業疲労の程度を求めるには、日常生活による様々な負荷の影響を排除するためにも、作業負荷による疲労に関するデータばかりでなく、日常の生活疲労に関するデータが必要である。また、前日からの残留疲労や、心理的生理的な要因、各種のストレスもあり得ることであり、必要に応じてそれらを考慮しなければならない。   In this way, “life fatigue” due to common factors in daily life and “work fatigue” in workplaces such as companies and schools are closely related to each other, so they cannot be completely separated. . Therefore, in order to determine the true degree of work fatigue in workplaces such as companies and schools, in order to eliminate the effects of various loads due to daily life, not only data related to fatigue due to work load but also related to daily life fatigue I need data. In addition, there may be residual fatigue from the previous day, psychological and physiological factors, and various stresses, which must be taken into consideration as necessary.

上記作業疲労度測定システムにおいては、被験者が上記出力装置8を構成するディスプレイに表示される設問に回答する形式で、上記データ入力装置6を構成するキーボード及びマウス等を介して各種データを入力する。上述した点を踏まえ、被験者自身が入力するデータは、被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータ等であり、具体的には、例えば表1に示すような項目がある。   In the work fatigue level measurement system, the subject inputs various data via the keyboard and mouse constituting the data input device 6 in a format in which the subject answers the questions displayed on the display constituting the output device 8. . Based on the above points, the data entered by the subject himself / herself is the data related to the personal characteristics of the subject, the data related to the measurement date / time, the data related to the behavior and physical condition of the subject before the measurement, and the data related to the work content on the measurement date. Specifically, there are items as shown in Table 1, for example.

ここで、データ入力装置6を介して入力する各種データの具体例は、表1に記載したものに限定されるものではなく、作業疲労あるいは生活疲労に直接的または間接的に関連性があるデータ、あるいは、被験者の自覚疲労度や、疲労度に大きな影響を与えると考えられる他のデータ(例えば、周囲の騒音・照明等の環境データ)でもよく、それらについての各種項目も、作業疲労度の要因のデータとして使用することができる。
なお、これらの各種データのうち、PC本体が保持している日付や時間等のデータや、PC本体に接続した周辺機器から入力されるデータは、被験者が入力する必要はなく、PC本体又は各周辺機器から自動的又は半自動的に入力される。
Here, the specific examples of various data input via the data input device 6 are not limited to those described in Table 1, but are data directly or indirectly related to work fatigue or life fatigue. Alternatively, it may be the subject's subjective fatigue level or other data that is considered to have a significant effect on the fatigue level (for example, environmental data such as ambient noise and lighting). Can be used as factor data.
Of these various data, data such as the date and time held by the PC main body and data input from peripheral devices connected to the PC main body do not need to be input by the subject. Input automatically or semi-automatically from peripheral devices.

Figure 2008183048
Figure 2008183048

次に、本発明者が行ったF値及びT値と各種要因に基づく疲労度との関連についての調査、検討の結果を、参考のために例示する。
各種要因に基づく疲労がF値及びT値に対して及ぼす影響は、多数人に対して以下に説明するように一定の傾向を示すにしても、その影響の度合は各個人について特有のものであり、しかも、F値及びT値自体も各個人によって固有の特性を有するものであるから、測定した被験者のF値及びT値と各種負荷等ととの関連性を含むデータベースを構築するに際しては、特定の被験者について入力される多数のデータから疲労要因のウエイトを求めてデータベース化する必要がある。
Next, the results of investigations and examinations on the relationship between the F value and T value performed by the present inventors and the degree of fatigue based on various factors are illustrated for reference.
The effect of fatigue based on various factors on the F and T values shows a certain tendency for many people as described below, but the degree of the effect is unique to each individual. In addition, since the F value and T value itself also have unique characteristics depending on each individual, when constructing a database including the relationship between the measured F value and T value of the subject and various loads, etc. It is necessary to determine the weight of the fatigue factor from a large number of data input for a specific subject and create a database.

F値やT値が、作業負荷や自覚疲労度のほかに、測定前の行動や測定時刻、曜日、その日の主な仕事等、様々な要因の影響を受けるが、ここではF値やT値に与える影響の要因として表2に示すような事項を取り上げて自記式のアンケート調査を実施し、数量化理論第I類によって分析し、各種要因のF値やT値に与える影響度をウエイトの型で求めた結果を図4に示す。Y=Xの点線より下はF値の、上はT値のウエイトがそれぞれ大であることを示し、全体的として、F値は行動、その日の主な仕事、測定前の飲み物、覚醒度等の影響を受けやすく、T値は曜日や天候の影響を受けやすいことがわかる。ここで、飲み物(特に紅茶)のウエイトが意外に大きいことは注目される。
なお、ここで分析の対象とした被験者は、男性(会社員:S)、女性(主婦兼非常勤:K)、女性(独身、ピアノ教師:W)、及び女性2名(女子学生:J,N)の計5名で、調査サンプル625の中から欠損値がなく分析に耐えられる500サンプルを抽出してそれらのデータを使用した。
The F and T values are affected by various factors such as the behavior before the measurement, the measurement time, the day of the week, and the main work of the day, in addition to the workload and the subjective fatigue level. Taking up the items shown in Table 2 as factors of the impacts on the survey, we will conduct a self-administered questionnaire survey, analyze it by quantification theory type I, and determine the influence of the various factors on the F and T values. The results obtained from the mold are shown in FIG. Below the dotted line of Y = X, the F value indicates that the weight of the T value is large. As a whole, the F value indicates the behavior, main work of the day, drink before measurement, arousal level, etc. It can be seen that the T value is easily affected by the day of the week and the weather. It is noted here that the weight of drinks (especially tea) is surprisingly large.
The subjects to be analyzed here are male (company employee: S), female (housewife and part-time worker: K), female (single, piano teacher: W), and two females (girls student: J, N). ), A total of five people extracted 500 samples from the survey sample 625 that had no missing values and could withstand the analysis, and used the data.

Figure 2008183048
Figure 2008183048

図5は、各種要因相互の親近度を求める要因分析法(数量化理論第III類)により、上述したように、質的、非数量的な要因・カテゴリーを含む場合の要因分析を行った結果を示すものである。同図では、相関関係の大きな要因は相互に近くに配置され、小さな要因は遠くに配置されている。すなわち、同図におけるAの領域内には、好調、〈主〉休日、昼間の測定、よく寝た、食欲有、紅茶の諸要因が集まり、Bの領域内には、普通、〈前〉デスクワーク、〈主〉外出、〈前〉自動車の運転、雑件、8時間以上の睡眠、晴、雨、健康、水曜、土曜、日曜、日本茶、コーヒー等の諸要因が集まり、また、Cの領域内には、疲労、やや疲労、〈主〉出勤、月曜、火曜、木曜、金曜、眠い、天候不安定、酒飲む、食欲無い、夏、体調不良等の諸要因が集まっている。   Fig. 5 shows the result of factor analysis in the case of including qualitative and non-quantitative factors / categories as described above by the factor analysis method (quantification theory type III) for determining the degree of familiarity among various factors. Is shown. In the figure, the factors having a large correlation are arranged close to each other, and the factors having a small correlation are arranged far from each other. That is, in the area of A in the figure, factors such as good, <main> holiday, daytime measurement, well-sleeping, appetite, and tea gathered. , <Main> Going out, <Previous> Driving, miscellaneous, sleeping for more than 8 hours, fine weather, rain, health, Wednesday, Saturday, Sunday, Japanese tea, coffee, etc. There are various factors such as fatigue, slight fatigue, <main> attendance, Monday, Tuesday, Thursday, Friday, sleepiness, weather instability, drinking, lack of appetite, summer, poor health.

先に、測定前の飲み物がF値及びT値のウエイトに大きい影響を及ぼすことについて説明したが、図6には、その論拠となるデータ、つまり、測定前の各種飲み物の数値化理論第II類による疲労の大きさ(カテゴリー値)を示す。同図の疲労の大きさは、ジュース、紅茶、その他が好調の方向を向き、たばこ、ミルク、水、薬、コーヒーが疲労の方向を向いている。   Previously, it was explained that the drink before the measurement has a great influence on the weight of the F value and the T value, but FIG. 6 shows the data to be the basis thereof, that is, the quantification theory of various drinks before the measurement II. Indicates the magnitude of fatigue (category value). The magnitude of fatigue in the figure is that juice, tea, and others are in a favorable direction, and tobacco, milk, water, medicine, and coffee are in the direction of fatigue.

上記構成を有する作業疲労度測定システムによって被験者の作業疲労度を測定する場合には、先ず、上記解析装置1において、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを予め構築しておく必要がある。そして、できるだけ正確な疲労度の測定を行おうとすると、そのデータベースに多量のデータが蓄積されていなければならない。   When measuring the work fatigue level of a subject using the work fatigue level measurement system having the above-described configuration, first, in the analysis apparatus 1, a database including relationships between various loads peculiar to the test subject and the fusion discrimination threshold is built in advance. It is necessary to keep it. In order to measure the degree of fatigue as accurately as possible, a large amount of data must be accumulated in the database.

しかしながら、初期段階では上記データベースが存在しないので、不正確ながらも疲労度の測定を開始するためには、少なくとも、上記測定装置4において被験者の実質的に無負荷時におけるP値の周期性を、例えばP値の測定を所定の時間間隔をおいて行うことによって測定し、それ以外の被験者に特有の作業時の負荷によるP値の変動傾向についても不正確ながらもデータベース化しておき、それを利用して、作業による負荷時と無負荷時とのP値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定することになる。そして、この作業時の各種負荷とP値との関連性に関するデータは、疲労度の測定の際に逐次データベースに追加され、すなわち、この作業疲労度測定システムは、被験者のデータベースの構築に学習機能を発揮するようにしているので、該システムの使用回数が重なる度にデータベースが更新され、正確な疲労度の測定が可能になる。   However, since the database does not exist in the initial stage, in order to start measuring the degree of fatigue inaccurately, at least the periodicity of the P value when the subject is substantially unloaded in the measurement device 4 is determined. For example, the P value is measured by performing a predetermined time interval, and the fluctuation tendency of the P value due to the load at the time of work peculiar to other subjects is also made into a database although it is inaccurate and used. Then, the work fatigue level of the subject is analyzed and determined by comparing and analyzing the fluctuation of the P value between when the load is applied and when the load is not applied. Data relating to the relationship between various loads and P values during the work is sequentially added to the database at the time of measuring the fatigue level. That is, the work fatigue level measuring system has a learning function for constructing the database of the subject. Therefore, the database is updated each time the system is used, and accurate measurement of the degree of fatigue becomes possible.

疲労度の測定に際しては、前記表1に示すような各種データを被験者がデータ入力装置6によって解析装置1に入力すると同時に、測定装置4により被験者の作業負荷時におけるP値が測定され、その測定結果が自動的に、あるいはデータ入力装置6を介してPC本体に入力される。そして、解析装置1においては、上記P値のデータの変動と上記データベースとの相関関係に基いて、作業時における負荷時と作業前等の無負荷時とのP値と比較したときの変動と、上記データ入力装置6で入力した各種データとの相関関係に基いてデータベース化される。そして、該データベースに基いて、被験者の負荷時と無負荷時とのP値の変動特性を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定することができる。   When measuring the degree of fatigue, the subject inputs various data as shown in Table 1 to the analysis device 1 by the data input device 6, and at the same time, the measurement device 4 measures the P value at the time of the subject's work load. The result is input to the PC main body automatically or via the data input device 6. And in the analysis apparatus 1, based on the correlation between the fluctuation of the data of the P value and the database, the fluctuation when compared with the P value at the time of loading at the time of work and at the time of no load such as before work. A database is created based on the correlation with various data input by the data input device 6. Then, based on the database, by comparing and analyzing the fluctuation characteristics of the P value between when the test subject is loaded and when there is no load, the work fatigue level of the test subject can be analyzed and determined.

上記P値の変動特性の具体例としては、例えば、F値とT値の位相差の変動や、F値とT値の周波数の変動、F値とT値の波動周期、あるいはF値とT値の振幅の変動率等が挙げられるが、これらに限定されるものではなく、F値とT値の変動に関連するあらゆるデータを比較解析を行う際の指標として使用することができるものである。   Specific examples of the fluctuation characteristics of the P value include, for example, fluctuation of the phase difference between the F value and the T value, fluctuation of the frequency of the F value and the T value, the wave period of the F value and the T value, or the F value and the T value. Examples include, but are not limited to, the fluctuation rate of the amplitude of the value, and any data related to the fluctuation of the F value and the T value can be used as an index when performing comparative analysis. .

上記解析装置1は、多数の被験者の入力データが蓄積されたデータベースを備え、任意の特定被験者の入力データ及び測定したP値とデータベースとの比較解析により、該特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有するものとして構成することができ、この場合に、上記解析装置1を、ネットワーク上に多数の被験者の入力データ及びそれらの被験者における各種負荷と融合弁別閾値との関連性に関するデータベースを構築し、蓄積することもできる。これにより、該ネットワークを介してデータベースに蓄積された多数の被験者の入力データ及び該入力データに基くデータベースとの比較解析が可能になる。   The analysis apparatus 1 includes a database in which input data of a large number of subjects is accumulated, and analyzes and determines the work fatigue level of the specific subject by comparing the input data of any specific subject and the measured P value with the database. In this case, the analysis apparatus 1 is configured to construct a database relating to the input data of a large number of subjects on the network and the relationship between various loads on these subjects and the fusion discrimination threshold. And can be accumulated. As a result, it becomes possible to perform comparative analysis of the input data of a large number of subjects accumulated in the database via the network and the database based on the input data.

解析判定した被験者の作業疲労度は、上記出力装置8を介して様々な媒体に出力することができる。例えば、各被験者に被験者個人のデータを日報、週報、月報、あるいは年報等の印刷物として配布したり、各企業あるいは学校等の纏まった集団で各種統計処理を行い、その結果のデータを上記のような印刷物として配布したり、あるいはそれらのデータをFD、CD−ROM、DVD等の外部記憶媒体に記録して、被験者個人または各企業あるいは学校等の集団に配布したり、被験者個人の携帯電話に送信することができる。   The work fatigue level of the subject who has been analyzed and determined can be output to various media via the output device 8. For example, each subject's personal data is distributed as printed materials such as daily reports, weekly reports, monthly reports, or annual reports to each subject, or various statistical processes are performed on a group of companies or schools, and the resulting data is as described above. Can be distributed as a printed material, or recorded on an external storage medium such as FD, CD-ROM, DVD, etc., and distributed to individual subjects or groups of companies, schools, etc. Can be sent.

なお、上記作業疲労度測定システム2には、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段を設けることができる。該警報手段としては、例えば、上記解析装置1が解析判定した作業疲労度が所定の基準を超えたときに、上記解析装置1を構成するPC本体に接続された警報器から警報音を発生させ、あるいは、上記出力装置8を構成するディスプレイ上に被験者が疲労している旨の警報を表示するものとして構成することができる。この場合、被験者の作業疲労度の程度に応じて、複数段階に分けて警報を発するように構成することもできる。   The work fatigue level measurement system 2 can be provided with a warning means for issuing a warning when the work fatigue level of the subject exceeds a predetermined standard. As the alarm means, for example, when the work fatigue degree analyzed and determined by the analysis device 1 exceeds a predetermined standard, an alarm sound is generated from an alarm device connected to the PC body constituting the analysis device 1. Alternatively, an alarm indicating that the subject is tired can be displayed on the display constituting the output device 8. In this case, it can be configured to issue an alarm in a plurality of stages according to the degree of work fatigue of the subject.

本発明の実施例に係る作業疲労度測定システムの全体構成を概念的に示す構成図である。It is a block diagram which shows notionally the whole structure of the working fatigue degree measuring system which concerns on the Example of this invention. 無負荷時におけるF値とT値の位相関係を示すグラフである。It is a graph which shows the phase relationship of F value and T value at the time of no load. 作業負荷によるP値の位相の偏位を説明するグラフである。It is a graph explaining the deviation of the phase of P value by work load. 作業負荷によるP値の平均値の変動を説明するグラフである。It is a graph explaining the fluctuation | variation of the average value of P value by work load. 作業負荷によるP値の周期の変動(乱れ)を説明するグラフである。It is a graph explaining the fluctuation | variation (disturbance) of the period of P value by a work load. 作業負荷によるF値とT値間の位相差(ずれ)を説明するグラフである。It is a graph explaining the phase difference (deviation) between F value and T value by a work load. 各種疲労要因のF値やT値に与える影響度をウエイトの型で求めた結果を示すグラフである。It is a graph which shows the result of having calculated | required the influence degree which gives to F value and T value of various fatigue factors with the type of weight. 各種要因相互の親近度を求めた結果を示すグラフである。It is a graph which shows the result of having calculated | required the closeness between various factors. F値及びT値の測定前における各種飲み物についてのカテゴリー値を示すグラフである。It is a graph which shows the category value about various drinks before the measurement of F value and T value.

符号の説明Explanation of symbols

1 解析装置
4 測定装置
6 データ入力装置
8 出力装置
1 Analyzing device 4 Measuring device 6 Data input device 8 Output device

Claims (5)

被験者について、点滅光及び/又は断続音の融合弁別閾値を測定するための測定装置;
被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データ、並びに上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータを入力するデータ入力装置;
該データ入力装置において入力した各種データ及び上記測定装置で測定したデータを解析してデータベース化する解析装置;
該解析装置の解析結果を出力する出力装置;
を含み、
上記解析装置が、上記データ入力装置に入力した被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータと、上記測定装置で測定した被験者の融合弁別閾値のデータの変動との相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築する機能と;蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時との融合弁別閾値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定する機能と;解析判定した被験者の作業疲労度を上記出力装置を通して出力する機能と;を有する、
ことを特徴とする作業疲労度測定システム。
A measuring device for measuring the fusion discrimination threshold of flashing light and / or intermittent sound for a subject;
A data input device for inputting various data required to determine the work fatigue level of the test subject and data of the fusion discrimination threshold measured by the measuring device;
An analysis device for analyzing the various data input in the data input device and the data measured by the measurement device into a database;
An output device for outputting an analysis result of the analysis device;
Including
Data relating to the personal characteristics of the subject input to the data input device by the analysis device, data relating to the measurement date and time, data relating to the behavior and physical condition of the subject before measurement, data relating to the work content of the measurement day, and the measurement A function of constructing a database including the relationship between various loads specific to the subject and the fusion discrimination threshold based on the correlation with the fluctuation of the data of the fusion discrimination threshold of the subject measured by the apparatus; A function for analyzing and judging the work fatigue level of the subject by comparing and analyzing the fluctuation of the fusion discrimination threshold between when the load is applied and when there is no load, and outputting the analyzed work fatigue level of the subject through the output device A function to
A system for measuring work fatigue.
上記解析装置が、作業疲労度の測定に際して被験者によりデータ入力装置を介して入力される各種データ及び上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータにより、上記データベースを更新する学習機能を有する、
ことを特徴とする請求項1に記載の作業疲労度測定システム。
The analysis device has a learning function of updating the database with various data input by a subject via a data input device when measuring work fatigue and data of a fusion discrimination threshold measured by the measurement device.
The working fatigue level measuring system according to claim 1, wherein
上記解析装置が、多数の被験者の入力データが蓄積されたデータベースを備え、任意の特定被験者の入力データ及び測定した融合弁別閾値とデータベースとの比較解析により、該特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の作業疲労度測定システム。
The analysis apparatus includes a database in which input data of a large number of subjects is accumulated, and analysis / determination of the work fatigue level of the specific subject by comparison analysis between the input data of any specific subject and the measured fusion discrimination threshold and the database Have the ability to
The working fatigue level measurement system according to claim 1 or 2, wherein
上記解析装置が、ネットワーク上に構築したデータベースに多数の被験者の入力データ及びそれらの被験者における各種負荷と融合弁別閾値との関連性に関するデータを蓄積可能であり、ネットワークを介して入力された特定被験者のデータ及び融合弁別閾値に基づき、データベースに蓄積された多数の被験者のデータ中における上記特定被験者のデータとの比較解析により、特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有する、
ことを特徴とする請求項3に記載の作業疲労度測定システム。
The analysis device can store input data of a large number of subjects in the database constructed on the network and data on the relationship between various loads and fusion discrimination thresholds in those subjects, and the specific subjects input via the network Based on the data and the fusion discrimination threshold, it has a function of analyzing and determining the work fatigue level of a specific subject by comparison analysis with the data of the specific subject in the data of a large number of subjects accumulated in the database.
The working fatigue level measuring system according to claim 3.
被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段を備えている、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の作業疲労度測定システム。
Provided with an alarm means for issuing an alarm when the work fatigue level of the subject exceeds a predetermined standard,
The working fatigue level measuring system according to any one of claims 1 to 4.
JP2007016784A 2007-01-26 2007-01-26 Work fatigue degree measuring system Pending JP2008183048A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007016784A JP2008183048A (en) 2007-01-26 2007-01-26 Work fatigue degree measuring system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007016784A JP2008183048A (en) 2007-01-26 2007-01-26 Work fatigue degree measuring system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2008183048A true JP2008183048A (en) 2008-08-14

Family

ID=39726484

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007016784A Pending JP2008183048A (en) 2007-01-26 2007-01-26 Work fatigue degree measuring system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2008183048A (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010029857A1 (en) * 2008-09-11 2010-03-18 独立行政法人産業技術総合研究所 Portable terminal having function of measuring mental fatigue, method for measuring same and server computer
JP2010057650A (en) * 2008-09-03 2010-03-18 Railway Technical Res Inst Fatigue self-management system
JP2011212041A (en) * 2010-03-31 2011-10-27 National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology Device and method for measuring flicker value
US9590179B2 (en) 2011-03-28 2017-03-07 Nippon Steel & Sumikin Chemical Co., Ltd. Curable composition, cured product, and organic electroluminescent element using same
JP2019000283A (en) * 2017-06-14 2019-01-10 日本電信電話株式会社 Model selection method, model selection apparatus and program
US10307096B2 (en) 2015-08-03 2019-06-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Biological state determining method and apparatus
KR102086259B1 (en) * 2018-11-07 2020-04-20 창원대학교 산학협력단 Construction safety management system using wearable safety device and wireless network and method for operating the same

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62119903U (en) * 1986-01-21 1987-07-30
JPH09276254A (en) * 1996-04-08 1997-10-28 Ikyo Kk Working fatigue observing system
JP2005071250A (en) * 2003-08-27 2005-03-17 Daikin Ind Ltd Work management system, work management method and work management program
JP2005168856A (en) * 2003-12-12 2005-06-30 National Institute Of Advanced Industrial & Technology Instrument and method for measuring fatigue degree

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62119903U (en) * 1986-01-21 1987-07-30
JPH09276254A (en) * 1996-04-08 1997-10-28 Ikyo Kk Working fatigue observing system
JP2005071250A (en) * 2003-08-27 2005-03-17 Daikin Ind Ltd Work management system, work management method and work management program
JP2005168856A (en) * 2003-12-12 2005-06-30 National Institute Of Advanced Industrial & Technology Instrument and method for measuring fatigue degree

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010057650A (en) * 2008-09-03 2010-03-18 Railway Technical Res Inst Fatigue self-management system
WO2010029857A1 (en) * 2008-09-11 2010-03-18 独立行政法人産業技術総合研究所 Portable terminal having function of measuring mental fatigue, method for measuring same and server computer
US9125609B2 (en) 2008-09-11 2015-09-08 National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology Portable terminal having function of measuring mental fatigue, method for measuring same and server computer
JP2011212041A (en) * 2010-03-31 2011-10-27 National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology Device and method for measuring flicker value
US9590179B2 (en) 2011-03-28 2017-03-07 Nippon Steel & Sumikin Chemical Co., Ltd. Curable composition, cured product, and organic electroluminescent element using same
US10307096B2 (en) 2015-08-03 2019-06-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Biological state determining method and apparatus
JP2019000283A (en) * 2017-06-14 2019-01-10 日本電信電話株式会社 Model selection method, model selection apparatus and program
KR102086259B1 (en) * 2018-11-07 2020-04-20 창원대학교 산학협력단 Construction safety management system using wearable safety device and wireless network and method for operating the same

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6998424B2 (en) Fatigue monitoring and management system
Stevens et al. Heartbeat perception in social anxiety before and during speech anticipation
JP4243605B2 (en) Autonomic nerve inspection device
Dillenseger et al. Digital biomarkers in multiple sclerosis
JP2008183048A (en) Work fatigue degree measuring system
JP2017500927A (en) Sleep monitoring device
Daly et al. Naturalistic monitoring of the affect-heart rate relationship: a day reconstruction study.
Smither et al. The relationship between core self-evaluations, views of God, and intrinsic/extrinsic religious motivation
CN113520395A (en) Real-time mental state assessment system and method
Tonacci et al. Wearable sensors for assessing the role of olfactory training on the autonomic response to olfactory stimulation
US11324449B2 (en) Method and system for transdermal alcohol monitoring
Davidow et al. Intrajudge and interjudge reliability of the stuttering severity instrument–fourth edition
JP7006597B2 (en) Mental and physical condition measuring device, mental and physical condition measuring method, mental and physical condition measuring program and storage medium
KR20170031991A (en) The method generating faking precision of psychological tests using bio-data of a user
Manta et al. EVIDENCE publication checklist for studies evaluating connected sensor technologies: explanation and elaboration
WO2020255630A1 (en) Biological information analysis device, biological information analysis system, biological information analysis program, and biological information analysis method
CN113647950A (en) Psychological emotion detection method and system
JP2965618B2 (en) Stress degree judgment device
WO2009084983A1 (en) Method for evaluating and prognosticating the daily emotive behavior states and psychophysiological activity of a person according to the measures of night hypersympathicotonia syndrome
Smith et al. Orientation and verbal fluency in the English Longitudinal Study of Ageing: modifiable risk factors for falls?
Schwesig et al. Comparison of intraobserver single-task reliabilities of the Interactive Balance System (IBS) and Vertiguard in asymptomatic subjects
Van Kuiken et al. What is' normal?'Evaluating vital signs
Zielin et al. Exploring the relationship between premorbid personality and dementia-related behaviors
Lipp et al. Intolerance of uncertainty affects electrodermal responses during fear acquisition: Evidence from electrodermal responses to unconditional stimulus omission
Condinata et al. Psychological distress among emerging adults: A descriptive study

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090625

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110831

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110906

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20120515